【摘 要】
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为了解决深度递归神经网络(DRNN)权值和阈值难以选取的问题,有效提高DRNN径流预测精度,提出了被囊群算法(TSA)与DRNN相融合的预测方法.选取4个标准测试函数对TSA进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维并构建DRNN2(双隐层DRNN)、DRNN3(三隐层DRNN)、DRNN4(四隐层DRNN)模型,利用TSA优化DRNN权值和阈值,建立了TSA-DRNN2、TSA-DRNN3、TSA-DRNN4径流预测模型,并构建TSA-Elm
【机 构】
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云南省文山州水务局,云南 文山 663000;云南省水文水资源局 红河分局,云南 红河 661100
【出 处】
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华北水利水电大学学报（自然科学版）
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为了解决深度递归神经网络(DRNN)权值和阈值难以选取的问题,有效提高DRNN径流预测精度,提出了被囊群算法(TSA)与DRNN相融合的预测方法.选取4个标准测试函数对TSA进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维并构建DRNN2(双隐层DRNN)、DRNN3(三隐层DRNN)、DRNN4(四隐层DRNN)模型,利用TSA优化DRNN权值和阈值,建立了TSA-DRNN2、TSA-DRNN3、TSA-DRNN4径流预测模型,并构建TSA-Elman、Elman、DRNN2、DRNN3、DRNN4、TSA-SVM模型作对比;利用云南省姑老河站年径流预测实例对TSA-DRNN2、TSA-DRNN3、TSA-DRNN4、TSA-Elman、Elman、DRNN2、DRNN3、DRNN4、TSA-SVM模型进行检验.结果表明:在不同维度条件下,TSA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;TSA-DRNN2、TSA-DRNN3、TSA-DRNN4模型对实例年径流预测的平均相对误差分别为3.63％、2.81％、2.50％,预测精度优于TSA-Elman等其他6种模型,且随着隐含层数的增加,预测精度呈提高趋势.TSA-DRNN模型用于径流预测是可行的,模型及DRNN权、阈值优化方法可为相关预测研究提供参考.
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